攻击arXiv 2601.22169
In Vino Veritas and Vulnerabilities：用醉酒语言诱导检验 LLM 安全
用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露
- arXiv
- 2601.22169
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- 场景
- 模型与 API
摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误，作者将其视为攻击向量。
作者把醉酒语言当作攻击向量，检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后，越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密，以及 LLM 模拟人设的能力。
- 攻击arXiv 2607.11698
AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念
提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
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- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
- arXiv
- 2609.02293
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- 场景
- 模型与 API
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
- 防御arXiv 2609.05903
EvoSafeHarness：为 Agent 自动演化模型与领域专属安全护栏
提出 EvoSafeHarness，为冻结模型与目标域自动搜索安全 harness
- arXiv
- 2609.05903
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- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
已经到底了